package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.hmdp.utils.CacheClient;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;

/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Resource
    private CacheClient cacheClient;

    /*
    查询方法
     */
    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        // 1.缓存穿透问题解决 —— 缓存空对象
//        Shop shop = queryWithPathThrough(id);
//        Shop shop = cacheClient.queryWithPathThrough(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        // 2.缓存击穿问题解决 方案一 —— 互斥锁
//        Shop shop = queryWithMutex(id);
        // 3.缓存击穿问题解决 方案二 —— 逻辑过期
//        Shop shop = queryWithLogicalExpire(id);
        Shop shop = cacheClient.queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, LOCK_SHOP_KEY, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        // 判断是否存在0
        if (shop != null) {
            // 3.存在，直接返回
            return Result.ok(shop);
        }
        return Result.fail("商铺不存在");
    }

    /*
        3.缓存击穿问题解决 方案二 —— 逻辑过期
        * 优点：线程无需等待，性能较好
        * 缺点：不保证一致性，有额外内存消耗，实现复杂
     */
//    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

//    public Shop queryWithLogicalExpire(Long id) {
//        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
//        // 1.从redis中查缓存
//        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//        // 2.判断是否存在
//        if (StrUtil.isBlank(shopJson)) {
//            // 3.不存在，直接返回空值
//            return null;
//        }
//        // 4.命中，需要先把json发序列化为对象
//        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
//        JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();
//        Shop shop = JSONUtil.toBean(data, Shop.class);
//        // 5.判断是否过期
//        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
//        if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
//            // 5.1 未过期，返回商铺信息
//            return shop;
//        }
//        // 6.已过期，缓存重建
//        // 6.1 获取互斥锁
//        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
//        boolean isLock = tryLock(lockKey);
//        // 6.2 判断锁是否获取成功
//        if (isLock) {
//            // 6.3 成功，再次检测redis缓存是否过期，DoubleCheck，存在则无需重建
//            if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
//                // 6.4 未过期，返回商铺信息
//                return shop;
//            }
//            //  开启独立线程，实现缓存重建
//            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
//                // 重建缓存
//                try {
//                    this.saveShop2Redis(id, 20L);
//                } catch (Exception e) {
//                    throw new RuntimeException(e);
//                } finally {
//                    // 释放锁
//                    unlock(lockKey);
//                }
//            });
//        }
//        // 7 返回过期的商铺信息
//        return shop;
//    }


    // 向redis添加商铺
//    public void saveShop2Redis(Long id, Long expireSeconds) throws InterruptedException {
//        // 1.查询店铺数据
//        Shop shop = getById(id);
//        Thread.sleep(200);
//        // 2.封装逻辑过期时间
//        RedisData redisData = new RedisData();
//        redisData.setData(shop);
//        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));
//        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
//    }


    /*
        2.缓存击穿问题解决 方案一 —— 互斥锁
        也叫热点Key问题，就是一个被高并发访问并且缓存重建业务较复杂的key突然失效了，无数的请求访问会在瞬间给数据库带来巨大的冲击。
        * 优点： 没有额外的内存消耗，保证一致性，实现简单
        * 缺点： 线程需要等待，性能受影响，可能有死锁风险
     */
    public Shop queryWithMutex(Long id) {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 1.从redis中查缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }
        // 3.判断命中的是否空值
        if (shopJson != null) {
            return null;
        }
        // 4.实现缓存重构
        // 4.1获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        Shop shop = null;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            // 4.2判断是否获取成功
            if(!isLock){
                // 4.3失败，则休眠重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(id);
            }
            // 4.4 成功，需再次校验是否有缓存
            // 1.从redis中查缓存
            shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            // 2.判断是否存在
            if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
                // 存在，直接返回
                return JSONUtil.toBean(shopJson,Shop.class);
            }
            // 3.判断命中的是否空值
            if(shopJson != null){
                return null;
            }
            // 根据id查询数据库
            shop = getById(id);
            // 5. 不存在，返回错误
            if(shop == null){
                // 将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(""),CACHE_NULL_TTL,TimeUnit.MINUTES);
            }
            // 6. 写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL,TimeUnit.MINUTES);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            throw new RuntimeException(e);
        }finally {
            // 释放互斥锁
            unlock(lockKey);
        }
        return shop;
    }

    // 判断是否获取锁
    public boolean tryLock(String key){
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", LOCK_SHOP_TTL, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag); // 注意flag转基础类型拆箱可能出现空指针问题，需要用BooleanUtil进行判断
    }

    // 删除锁
    public void unlock(String key){
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

    /*
        1.缓存穿透问题解决 —— 缓存空对象
        用户请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，这样缓存永远不会生效，这些请求都会打到数据库，不断发起这样的请求，给数据库带来巨大压力
        * 优点：实现简单，维护方便
        * 缺点：额外的内存消耗，可能造成短期的不一致
     */
//    public Shop queryWithPathThrough(Long id){
//        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
//        // 1.从redis查缓存
//        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//        // 2.判断是否存在
//        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
//            // 3.存在，直接返回
//            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
//            return shop;
//        }
//        // 4.不存在
//        // 4.1 不为null--为''，返回错误
//        if (shopJson != null) {
//            return null;
//        }
//        // 4.2 为null，则根据id查数据库
//        Shop shop = getById(id);
//        // 5.不存在，存''到redis，设置缓存失效时间，并返回错误
//        if (shop == null) {
//            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//            return null;
//        }
//        // 6.存在，写入redis
//        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//        return shop;
//    }

    @Override
    @Transactional
    public Result update(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        if(id == null) {
            return Result.fail("店铺id不能为空");
        }
        // 1.更新数据库
        updateById(shop);
        // 2.删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY+id);
        return Result.ok();
    }
}
